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Enregistrement W2980320085 · doi:10.3390/min9100635

Characterization of Physically Fractionated Wollastonite-Amended Agricultural Soils

2019· article· en· W2980320085 sur OpenAlexaffabout
Aashvi Dudhaiya, Fatima Haque, Hugo Fantucci, Rafael M. Santos

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueClay minerals and soil interactions
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWollastoniteCarbonationSoil waterWeatheringEnvironmental chemistryMineralFractionationCarbon sequestrationEnvironmental scienceSilicate mineralsChemistryMineralogySilicateSoil scienceGeochemistryGeologyCarbon dioxideRaw material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wollastonite is a natural silicate mineral that can be used as an agricultural soil amendment. Once in the soil, this mineral undergoes weathering and carbonation reactions, and, under certain soil and field crop conditions, our previous work has shown that this practice leads to accumulation of inorganic carbon (calcium carbonate). Mineral carbonation is the carbon sequestration approach with the greatest potential for sequestration capacity and permanency. Agricultural lands offer vast areas onto which such minerals can be applied, while benefiting crops. This work illustrates a technique to separate wollastonite-containing soils into different fractions. These fractions are characterized separately to determine organic and inorganic content, as well as to determine the chemical and mineral composition. The aim is to detect the fate of wollastonite in agricultural soils, and the fate of weathering/carbonation products in the soil. The soils used in the study were collected from soybean and potato farmlands in Southern Ontario, and from an experimental pilot plot. Soil fractionation was done using sieving, and soil fractions were analyzed by a calcimeter, X-ray diffraction, and loss-on-ignition. Acid digested samples were measured by Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry. Carbonates and wollastonite were enriched by fractionation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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